Ben Evans 今年的年终 AI Deck 平淡无奇,里面的思维模型都算是行业常识。整理 10 个还算有趣的数据点:
AI使用范围
1. 发达国家平均一半民众知道ChatGPT,欧陆大国周活约10%、美国周活20%;美工作人群里周活再加10个点,从行业上看管理、软件、金融、教育是超平均的;
2. 购买算力让软件公司的财报告别轻资产时代:MS 过去15年 Capex/Sales 翻了两番多达到25%,超传统电信公司(15%)
3. Waymo 今年在加州完成约300万自动驾驶订单
AI可用性
1. GPT 4到4o,生产质量提升约12%,成本却降了80%。其他家的降幅也类似。八卦是:谷歌23年5月的内部 memo 就认为,闭源模型实际上没有真正的技术壁垒
2. 认为 LLM 结果始终准确、没有偏见的使用者比例,各在35%以上——说明用户并不清楚幻觉的存在及广泛程度,而且用起来大模型之后,在这两个陈述上比例反倒是增长的,说明“自信地胡说八道”对用户对生成结果准确性的感知很有效,而“ChatGPT 也可能会犯错。请核查重要信息。”的小字提示显然被用户忽视了
3. 认为关于可用性的思考应从第一性原则出发,提了三点:①自动化带来的套利成本的降低、②内容进入从免费分发到免费生成时代、③无缝多语言翻译带来文化和科学的范式变更
售卖AI
1. 云又老又无聊,但直到今天,大企业工作流也只有30%上了公有云(高盛)——慢很正常,然而,25%的CIO却说他们已经开始做生成式AI相关的工作了(摩根斯坦利)
2. 商业前景上的核心问题是:LLM是新一代的API,还是新一代的Everything Platform来彻底消灭API?后者的做法显然会导致LLM as UX,从而逼用户自己去思考使用场景——这是反创业常识的。在AI和其他所有技术一样走向无感化前,这两种思路的冲突会加剧,直到AGI
媒体
1. META对元宇宙的投入没有降低,且每季度花的研发经费是iphone面世前同期的25倍以上——好奇小扎双线作战的conviction从何而来
2. 流媒体营收快速超越传统制片商,迪士尼已是长内容行业的最后堡垒
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